路程；

在使用者体会方面，小魔驼2.0扶持触控屏，全彩头部LED，智能语言声音、触摸等多形式交互，提高货、客两端交互体会；

在智能驾驭方面，小魔驼2.0掩盖都市开放公路中低速全路面状况，针对混行、拥堵等繁杂交通情景发展功能调优，使定单妥投速度更快。

毫末小魔驼2.0初次将终端物流自动配送车的价值下探到了12.88万元，是业内首款面向营运市场的10万元级终端物流自动配送车，估计在2022年5月连续投放市场。

异军突起的毫末智行

关于毫末智行大伙对它知之甚少，它的前身是长城车子智能驾驭前瞻部。在2019年，毫末智行由长城车子孵化而出，成为了独立的自动驾驭人力智能技艺企业。

长城车子既是毫末智好的大股东，也是毫末智好的大消费者。

毫末智行估计2022年将承受34款长城车型，约占全体待到市场车型80%。未来两年，装载毫末智行协助驾驭产物的长城乘用车数量将突破100万台。

融资方面，2021年2月26日，毫末智行已达成Pre-A轮融资数亿元国民币，投资方为华夏银行领投，美团、高瓴创投等资本跟投。

2021年12月22日，毫末智行宣告得到A轮融资近10亿元，美团、高瓴创投、高通创投、首程控股、九智资本等领投，资金将最重要的用于自动驾驭研发投入和能人体制建造。

日前，毫末智行已具有魏牌摩卡、魏牌拿铁DHT、魏牌玛奇朵DHT、坦克500、坦克300、哈弗神兽、阿里、物美多点、美团、高通、百度、高德等上百家合作伙伴及首钢基金、美团战投、高瓴创投等投资人伙伴。

都市导航协助功效将要到市场——都市NOH

比较往日两年车企们争相实现的快速导航协助功效，都市导航协助功效的难度是要愈加的大。

在都市情景智能驾驭方面，毫末智行宣告已达成了都市NOH悉数的功效开发。毫末的都市NOH能够依据导航提供的行进路线，在都市环境中实现自动变道超车、红绿灯辩别与控车、繁杂街口通畅、没有庇护左右转等最重要的功效，同一时间也可行应对机动车近距离切入、机动车阻塞占道、交叉街口、环岛、隧道、立交桥等繁杂的都市交通情景。

日前这种体系曾经在北京、保定等都市发展深度情景磨平。装载毫末都市NOH体系的机动车也将来会在近期正规量产落地。未来，毫末都市NOH功效落地的都市将来会超越100个，周全掩盖国家内部全部的一二线都市。

日前毫末协助驾驭体系已连续装载至魏牌摩卡、魏牌拿铁DHT、魏牌玛奇朵DHT、坦克500、坦克300、哈弗神兽等多款热门车型，估计到2022年底，毫末智行协助驾驭体系将落地长城车子34款车型，约占其全体待到市场车型80%，未来两年，装载的乘用车总量超越100万台。

据统算，毫末智行乘用车协助驾驭使用者行进路程，已累计突破600万千米，这一数据来源长城车子麾下魏牌摩卡车型使用者。

2022年春节时期，毫末智行NOH领航协助体系的打开成功率有了新提高，其变道超车成功率达97.2%，出入快速匝道成功率达95.3%，隧道经过成功率达96.1%。

自动驾驭全车解决方案——小魔盒

小魔盒是毫末智行设置研发的自动驾驭产物，差不多于给车企提供一整套的协助驾驭硬件、软件的解决方案。

日前“小魔盒”已装车5000台，截至2022年底将掩盖长城车子数十个乘用车型。估计2022年，小魔盒第三代产物正规投入量产，可满足当前L3以及延续L4/L5等全情景自动驾驭功效的实现。

1.小魔盒1.0产物

小魔盒 1.0是毫末智行设置研发的第一代乘用车自动驾驭产物，该产物经过装载1个前视摄像头、5个mm波雷达、4颗超声波雷达、1个智能驾驭操控器、高精地图、驾驭员监控体系（DMS）等体系实现L2+级协助驾驭功效。

2.小魔盒1.5产物

小魔盒1.5是第二代乘用车自动驾驭产物，该产物经过装载3个激光雷达、8个mm波雷达、3个视线传感器、高精度地图、导航及定位体系等传感器设施，实现L3级协助驾驭功效。

该产物能够在快速道路、都市迅速路面上实现L3级协助驾驭功效，扶持使用者全程脱手。

3.小魔盒3.0产物

1) “小魔盒3.0”，又名第三代自动驾驭计算平台 IDC 3.0，日前 IDC 3.0 平台已达成操控器设置、打板、软件 Bringup，底层 BSP 驱动等诸多开发事业。

2)

“小魔盒3.0”将成为全世界量产的能效比最高的自动驾驭计算平台，其单板算力达到 360T，经过板间级联形式可持续进级至 1440T；扶持 6 路千兆以太网，数据传输能力达到 6Gbps；接入 12 路 8 百万像素摄像头，5 路mm波雷达，3 路激光雷达，为多视线+多mm波+多激光雷达的前合一感知算法。十足可满足当前L3以及延续L4/L5等全情景自动驾驭功效的实现。

3) IDC 3.0域操控器的主芯片为高通（8540+9000），它的算力可达 360TOPS，平均功耗唯有 5.5TOPS/W。平安冗余芯片则为英飞凌（TC397），可行做 L1/L2 等级的降级操控。

作为长城车子孵化的自动驾驭企业，毫末智行设置了“6P开放合作形式”。合作方可行抉择全栈技艺解决方案，可行抉择在数据智能云端效劳层次的合作，也可行抉择软件或硬件层次，或许功效模块层次的合作；甚而可行发展源代码等级的定制。

依照毫末的规划，“6P开放合作形式”便是在全栈解决方案到源代码之中这6个产物层次都可行开放式探寻合作的可能。

虚拟标定技艺加持——MANA

在数据智能方面，毫末智行发表了自动驾驭数据智能体制MANA。MANA是毫末以海量数据为根基的一整套数据料理用具，包涵了算法模子、测试认证体系、仿真模拟用具以及计算硬件。

日前，毫末的数据智能体制MANA已达成超越19万小时的学习时长，其虚拟驾龄已差不多于人类驾驶员2万年的驾龄。

举个相比常见的例子，通常咱们试图左转过街口时须要等候前方掉头车，还需观看对向直驾车辆的动态以及和其它右转车交互。

料理这样的情景，往日须要写十分多的准则式情景判定和参数设定，代码不但很臃肿且难以调试。特别是当准则越来越多的时刻，就会激发逻辑爆炸，越来越难以维护和调和。即便写没有问题准则，当忽然加入一种新的交通参加者或许扰动要素时，也会带来失效。

日前，经过对这种情景更多半据的探讨，毫末用一种机器学习模子来替换这点手写准则和参数，发觉它会具备更广大的适用性。

况且，模子不但仅能料理刚才的左转情景，还能料理更多繁杂的小情景，例如环岛、汇入、压速变道等等。

以此毫末可行少写好多准则，同一时间可行具有更广大的适用性。

1.感知方向的进化

比如红绿灯的辩别，日前各个位置红绿灯款式多样，横着的、竖着的、三个的、五个的、有待转的、有倒计时的，形色各异，但最难的是这种灯详细管哪条路、哪条车道。

在往日，假如有高精度地图的协助，在小范畴能大大下降难题的难度。起首是鉴于红绿灯在高精地图的位子，在感知上做预瞄，接下来再发展辩别。

假如无高精度地图的协助该怎样办？

要解决红绿灯辩别的难题，起首须要大批的数据用以训练学习，经过图像合成技艺扩大学习的样本量。

毫末设置了一种针对红绿灯检验及绑路的双流感知模子，将红绿灯检验和绑路难题分解成两个渠道。相似人脑的视线感知渠道，ventral stream最重要的携带物体检验及辩别消息，负责“what“（是甚么）通路。而dorsal stream最重要的携带视野中位子及体积关连的消息，负责”where”(在哪里)通路。

在毫末的双流模子中，what通路最重要的负责红绿灯的辩别消息，最重要的包涵对红绿灯灯箱的检验和灯型分类，区别输出红绿灯的颜色、形状和朝向消息。而where通路最重要的负责红绿灯绑路，即输出指标车道的红绿灯灯组。

这边毫末会经过训练生成feature map的卷积神经网站，得到真正图像中经常显露红绿灯位子的几率图，从而毫末的双流模子将输出绑路后指标车道红绿灯通畅状况。

2.Transformer架构

Transformer是将二维相机画面转化为三维感知数据，它的技艺优势显著：

第一，可行更好应用大模子和大数据的优势。

第二，提供同一的合一构架，十分符合自动驾驭中多个传感器数据的合一，增添感知模子的能力。同一时间也可行提供抽象体积下时序合一的能力，经过首尾帧的自动配合，让指标可行愈加稳固。

第三，运用Transformer可行干脆输出感兴趣的3D结果，而非是先获得2D结果，再做3D还原。

在车道线是别的详细成果来看，新的多相机合一的车道线展现了若干方面的优势：

1. 3D投射上对自车姿态的容忍度更高，降低了车道线的抖动。

2. 面临都市环境繁杂路面，纵向误差上能够体现更好。

3. 关于路面起伏的鲁棒性更高。

4. 多相机之中相互的协助，扩充了检验视野，比较此前的合一跟进方法，响应更快。

3.阿里M6大模子

认知方向，要解决的另一种难题是驾驭战略的绝对性和可解释性。

在2021年发表的利用在预训练上的阿里巴巴M6大模子中，它的参数范围达到10万亿，可行将数据加工、沉淀为常识表征，为各个产业提供情景了解的效劳。

此前，M6最重要的利用在当然言语了解、文本自动生成和文本分类，以及图像生成和分类范畴。本年，毫末与阿里合作，在自动驾驭范畴利用了阿里M6大模子。

举个例子，下图是三个典范情景，直行、左转、调头。

毫末在鉴于Tranformer模子学习繁杂街口情景，经过Attention注意力体制，运用热力图形式量化出与四周交通参加者的平安风险，“近距离用红色显示，输出Attention High”，而“中距离用黄色显示，输出Attention Middle”。

直行情景：“卡车、右侧小汽车、面包车、厢载货汽车、街口行人等”

左转情景：“面包车、厢载货汽车、厢载货汽车、对面过来的三轮摩托等”

掉头情景：“行人、对面的大卡车、小面包、小汽车等等”。

经过M6大模子达成驾驭战略的绝对性和可解释性。

关于感知另一种十分要紧的方向是对数据的标注，经过标注进程的自动化，提升标注效能，下降为这消费的本钱，日前毫末的自动化刚刚达到80%。

4.云计算

自动驾驭是合一大批算法和迭代的事物，关于云计算的效能尤为要害。毫末智行平台团队和阿里云PAI-EFLOPS团队合作，鉴于128卡A100集群，实现了Swin Transformer模子分布式训练。

毫末运用了阿里自研通信库ACCL，高功能RDMA网站和PAI团队的若干改良能力。还一同结合创新包括：混合精度改良、算子改良、编译改良等等，实现了模子训练本钱超越62%的下降，提速比超越96%，吞吐量超越每秒40000个sample。

终端物流自动配送车——小魔驼2.0

在终端物流自动配送方面，毫末智行发表了第二代终端物流自动配送车——小魔驼2.0。

它的公布利用情景便是为商超、物盛行业的消费者提供可营运的终端配送解决方案，特别是最近几个月，国家内部少许地域疫情复发，经过没有接近配送，第一大水平降低人士暴露在外的风险，有用缓和当下社区抗疫进程中“最终一千米”的配送困难。

小魔驼2.0在配置方面发展了周全进级，装载了车规级感知套件，ICU3.0大算力计算平台，可定制600L超大载货体积的货箱；扶持迅速换电功效，单次换电可实现100km的真正续航路程；

在使用者体会方面，小魔驼2.0扶持触控屏，全彩头部LED，智能语言声音、触摸等多形式交互，提高货、客两端交互体会；

在智能驾驭方面，小魔驼2.0掩盖都市开放公路中低速全路面状况，针对混行、拥堵等繁杂交通情景发展功能调优，使定单妥投速度更快。

毫末小魔驼2.0初次将终端物流自动配送车的价值下探到了12.88万元，是业内首款面向营运市场的10万元级终端物流自动配送车，估计在2022年5月连续投放市场。

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